機器人神經網路控制策略有哪些

㈠ 簡述工業機器人的控制方式有哪些

1.點位控制方式(PTP)
這種控制方式只對工業機器人末端執行器在作業空間中某些規定的離散點上的位姿進行控制。在控制時，只要求工業機器人能夠快速、准確地在相鄰各點之間運動，對達到目標點的運動軌跡則不作任何規定。
2.連續軌跡控制方式(CP)
這種控制方式是對工業機器人末端執行器在作業空間中的位姿進行連續的控制，要求其嚴格按照預定的軌跡和速度在一定的精度范圍內運動，而且速度可控，軌跡光滑，運動平穩，以完成作業任務。
3.力（力矩）控制方式
在進行裝配、抓放物體等工作時，除了要求准確定位之外，還要求所使用的力或力矩必須合適，這時必須要使用(力矩)伺服方式。
4.智能控制方式
機器人的智能控制是通過感測器獲得周圍環境的知識，並根據自身內部的知識庫做出相應的決策。採用智能控制技術，使機器人具有較強的環境適應性及自學習能力。

㈡ 常用機器人控制方法有哪些

首先依據機器人的機械結構建立機器人運動模型，最常用的運動學模型是DH模型和指數積模型
運動學模型是建立各個機器人關節運動，與機器人整體運動的對應關系，也就是說，機器人某個關節動了，對機器人整體位置和姿態影響有多少，就需要通過運動學模型去計算，這種計算算是正向計算：從各個關節到機器人整體
另一種計算是逆向計算：從機器人整體到各個關節，比如說機器人想要運動到某個位置，那對應的各個關節要運動多少，就需要運動學模型做逆向計算。
上面說的都是上層計算，得到的是位置信息，但最終機器人動，是需要電流驅動電機的，中間的轉換數據鏈是：位置-》速度-》加速度-》力矩-》電流
這是機器人運動最基本的
另外，機器人想要運動到哪裡，可以通過攝像頭（單目或者雙目），或者激光去定位。
如果想要機器人運動更柔和或者效率更高或者更節能，就需要加入機器人的動力學模型，並且標定機器人的動力學參數，再做正向和逆向計算
如果想要提高機器人的精度，就需要對機器人的本體誤差做標定，並補償

㈢ 機器人包括哪些控制技術

開放性模塊化的控制系統體系結構：採用分布式CPU計算機結構，分為機器人控制器，運動控制器、光電隔離I/O控制板、感測器處理板和編程示教盒，機器人控制器和編程示教盒通過串口匯流排進行通訊。機器人控制器的主計算機完成機器人的運動規劃、插補和位置伺候以及主控邏輯，數字I/O、感測器處理等功能，而編程示教盒完成信息的顯示和按鍵的輸入。
模塊化層次化的控制器軟體系統：控制系統建立在基於開源的實時多任務操作系統linux上，採用分層和模塊化結構設計，以實現軟體系統的開放性，整個控制器軟體系統分為三個層次：硬體驅動層、核心層和應用層。三個層次分別面對不同的功能需求，對應不同層次的開發，系統中各個層次內部由若干個功能相對應的 模塊組成，這些功能模塊相互協調實現該層次所提供的功能。

㈣ 機器人神經網路技術是什麼

近幾年提出來的新型演算法。 不同於以往的邏輯狀態機演算法。 神經網路模擬大腦結專構， 將輸入數據屬進行多次線性組合加工成另一組數據已達到產品需求。 與以往傳統演算法不同的是， 神經網路不需要知道內部結構， 而是通過訓練來達到我們想要的效果。

㈤ 機器手如何用機器視覺系統來完成控制

根據我在廣東粵為工業機器人學院學習的知識所知：視覺系統在機器人在工業生產中得到了越來越廣泛的應用，並逐步進入人們的日常生活。機器人朝著智能化、小型化、數字化方向發展。所謂智能化，直觀地說就是具有適應外部環境變化的能力。計算機視覺由於信息量大，在智能機器人領域得到了廣泛的應用。具體工作有以下幾方面： (1)介紹了目前主要的手眼無標定視覺伺服方法——圖像雅可比矩陣方法（包括神經網路方法）的基本原理，分析了該方法存在的問題和適用范圍。以眼在手上構型視覺定位問題為例，導出了圖像雅可比矩陣的近似解析表達式，在此基礎上，提出了圖像雅可比矩陣與人工神經網路相結合的視覺控制方法，有效地改善了系統性能，擴大了機器人工作范圍。 (2)針對眼固定情況下平面視覺跟蹤問題，提出了基於非線性視覺映射模型的跟蹤控制策略，並利用人工神經網路加以實現，取得了良好的效果。進一步，將CMAC應用於視覺跟蹤問題，通過自學習演算法在線修正神經網路權值，使得控制系統具有適應環境變化的能力。 (3)針對眼固定構形，進一步將視覺跟蹤策略推廣到三維空間中去。提出了基於立體視覺（多攝像機）和基於目標幾何模型（單攝像機）的跟蹤方法。分析了攝像機位姿相互關系對跟蹤精度的影響，提出了圖像特徵的選取原則。模擬結果表明該方法具有較強的適應性。 (4)針對眼在手上機器人手眼無標定平面視覺跟蹤問題，指出圖像雅可比矩陣方法無法應用（即無法跟蹤運動目標）。在此基礎上，提出了基於圖像特徵加速度的視覺映射模型，並設計了相應的控制策略。首次解決了真正意義上的手眼無標定平面視覺跟蹤問題，並取得了較好的跟蹤效果。進一步將平面視覺跟蹤策略推廣到三維視覺跟蹤問題中去，解決了多攝像機信息融合的難題。 (5)研究了眼在手上機器人全自由度視覺跟蹤問題。分析了Full-6-DOF跟蹤問題的難點，提出了相應的視覺映射模型和跟蹤控制方案。創造性地提出了坐標變換方法，克服了旋轉與平移運動在圖像特徵空間中的耦合問題。利用新的模糊神經網路，有效得解決了視覺映射模型的實現問題。模擬結果表明，以上方法是行之有效的。

㈥ 機器人的路徑控制主要有

工業機器人控制方式

1、點對點控制（PTP）通過控制工業機器人末端執行器在工作空間內某些指定離散點的位置和姿態。能夠從一個點移動到另一個點。這些位置都將記錄在控制存儲設備中。PTP 機器人不控制從一個點到下一個點的路徑。常見應用包括元件插入、點焊、鑽孔、機器裝卸和粗裝配操作。

工業機器人控制

工業自動化是使用控制系統（例如計算機或工業機器人）和信息技術來處理行業中的不同流程和機器以取代人類。這是工業化范圍內超越機械化的第二步。在生產線上添加新任務需要人工操作員的培訓。但是，工業機器人可以通過預先編程來完成任何任務。這使得製造過程更加靈活。

文章主要介紹了工業機器人控制方式，瀏覽全文能了解到工業機器人控制方式有哪些。目前，工業機器人是市場上應用較為廣泛的機器人。他們也是非常成熟的機器人。工業機器人控制方式多樣，應用廣泛。根據任務的不同，可分為點位置控制模式、連續軌跡控制模式、扭矩控制模式等幾種控制模式。

㈦ 工業機器人怎樣按控制方式來分類

1)點位式
許多工業機器人要求能准確地控制末端執行器的工作位置，而路徑卻無關緊要．例如，在印刷電路板上安插元件、點焊、裝配等工作，都屬於點位式控制方式。一般來說，點位式控制比較簡單，但精度不是很理想。
2)軌跡式
在弧焊、噴漆、切割等工作中，要求工業機器人末端執行器按照示教的軌跡和速度進行運動。如果偏離預定的軌跡和速度，就會使產品報廢。軌跡式控制方式類似於控制原理中的跟蹤系統，可稱之為軌跡伺服控制。
3)力（力矩）控制方式
在完成裝配、抓放物體等工作時，除要准確定位之外，還要求使用適度的力或力矩進行工作，這時就要利用力（力矩）伺服方式。這種方式的控制原理與位置伺服控制原理基本相同，只不過輸人量和反饋量不是位置信號，而是力（力矩）信號，因此系統中必須有力（力矩）感測器。有時也利用接近、滑動等感測功能進行自適應式控制。
4)智能控制方式
工業機器人的智能控制是通過感測器獲得周圍環境的知識，並根據自身內部的知識庫做出相應的決策。採用智能控制技術，使工業機器人具有了較強的環境適應性及自學習能力。智能控制技術的發展有賴於近年來人工神經網路，基因演算法、遺傳演算法、專家系統等人工智慧的迅速發展。更多資料http://robot.big-bit.com/

㈧ 機器人控制有哪些經典演算法

機器人的控制和機械臂的控制是不太一樣的，如果是小車類的，推薦Arino，入門資料非常多，簡單的機械臂控制也有不少；如果是類似工業機械臂的那種，最好看一下機器人運動學，了解下正逆運動學求解相關的知識，Matlab有個工具箱matlab robotics toolbox，用來入門非常不錯，當然C++、VB都可以用來編程的：D

㈨ 機器人有哪些控制方式

機器人控制理論：控制方法千奇百怪，這里僅舉機器人臂的兩個比較經典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。

混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（現今Boston Dynamics老闆）和John Craig於70s末在JPL的工作成果，當時他們是在Stanford臂上做的實驗，研究例如裝配等任務時的力和位置同時控制的情況。
阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。維納晚年，對人控制機器臂很感興趣。後來，他組織了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一夥人開發了基於肌肉電信號控制的假肢臂，叫Boston Elbow。後來，Hogan繼續Mann的工作，他覺得假肢是給人用的，不應當和工業機器人一樣具有高的剛度，而應該具有柔性，所以後來引入了阻抗。
其他控制。

建議：自己也在鑽研，共同學習吧。

首先，要建立控制理論的基本概念，如狀態方程、傳遞函數、前饋、反饋、穩定性等等，推薦Stanford大學教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
關於機器人控制的入門讀物，解釋的最清晰的當屬MW Spong的《Robot modeling and control》，書中不僅詳細講解了基於機器人動力學的控制，也講解了執行器動力學與控制(也即電機控制)。
關於非線性控制理論，推薦MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
1) Harvard的Roger Brokett教授及其學生Frank Chongwoo Park等；
2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其學生Richard Murray，Zexiang Li等。
3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的學生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基於Differentiable Manifold的單剛體運動學和動力學。
4）上述2）中Richard Murray的學生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基於differentiable manifold和Lagrange Mechanics的機器人動力學以及幾何控制理論（Geometric Control Theory）。

首先，把描述機器人運動學和力學搞定。J.J. Craig出版於80s的《Introction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版於90s的《A Mathematical Introction to Robotic Manipulation》都行。對於機器人的數學基礎，最新的成就是基於Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理論）的。在這方面，個人認為以下研究團隊奠定了機器人的數學基礎理論：

再次，必要的反饋控制基礎當然是不能少的。關於控制，並不推薦把下面的教材通讀一遍，僅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁雜的細節往往不得要領，並浪費時間。具體的問題需要研讀論文。

機器人家上看到的，望採納